gpt code interpreter

Interpréteur de code avec GPT-3.5 / GPT-4

Bienvenue dans le projet Code Interpreter. Ce logiciel émule localement ChatGPT d'OpenAI, ajoutant des fonctionnalités et des capacités supplémentaires. Contrairement au modèle OpenAI, cette solution avancée prend en charge plusieurs noyaux Jupyter, permet aux utilisateurs d'installer des packages supplémentaires et offre un accès illimité aux fichiers.

Description du projet

L'interpréteur de code intégré de ChatGPT est polyvalent et fonctionne comme un interpréteur Python dans un environnement sandbox sécurisé et protégé par un pare-feu. Il peut gérer les chargements et téléchargements de fichiers, s'interfacer avec une session de longue durée (soumise à une limite de temps supérieure) et effectuer d'autres tâches essentielles.

Notre interprète local étend ce modèle pour fournir des fonctionnalités plus étendues :

• Un chatbot spécialement conçu basé sur l'implémentation familière et conviviale de ChatGPT.
• La capacité d'exécuter des codes Python et NodeJS dans un environnement de notebook Jupyter, déployé dans un conteneur Docker.
• Prise en charge de plusieurs noyaux grâce à Jupyter, favorisant la polyvalence de la programmation.
• Un système d'accès aux fichiers sans restriction, sans limitation de taille ou de type de fichier.

Ces fonctionnalités sont conçues pour rendre les avantages de la programmation accessibles à un public plus large.

Les applications prometteuses de notre interpréteur de code incluent :

• Réaliser des opérations mathématiques quantitatives et qualitatives.
• Effectuer une analyse et une visualisation détaillées des données.
• Faciliter les conversions de fichiers entre différents formats.

Les possibilités ne sont limitées que par votre créativité et votre exploration.

Vidéo de démonstration

Voici une courte démo du projet :

Structure du référentiel

Ce référentiel est composé de trois répertoires :

1. client : Ce répertoire contient une application React qui fournit l'interface utilisateur du chatbot.
2. server : Ce répertoire héberge le serveur, qui répond aux requêtes de l'application React.
3. jupyter_client : Ce répertoire comprend un Dockerfile et les fichiers essentiels nécessaires au lancement de l'environnement du serveur de notebook Jupyter.

Commencer

Avant de commencer, assurez-vous que Docker, Node.js et npm sont installés.

Comment installer

Voici les instructions d'installation :

Étape 1 : Création d'une image Docker

Accédez au répertoire racine contenant le Dockerfile et entrez la commande Docker build.

docker build -t jupyter_api . 

Étape 2 : Déploiement du conteneur Docker

Une fois la construction réussie de l'image Docker, démarrez le conteneur Docker avec :

docker run -p 5008:5008 -p 8888:8888 jupyter_api

Étape 3 : Installer les dépendances

Accédez aux dossiers client et server et installez les dépendances à l'aide de la commande npm install .

Étape 4 : Exécutez le serveur et le client

Ensuite, démarrez le serveur et le client en naviguant dans leurs répertoires respectifs et en utilisant la commande npm start .

Faire

Le projet est actuellement dans sa phase alpha et recherche activement des contributions pour améliorer ses capacités. Le référentiel est essentiellement basé sur l'application de chat en direct React d'IdoBouskila. Comme je suis avant tout un développeur back-end, je recherche de l'aide, notamment de la part des développeurs front-end, pour améliorer l'esthétique et les fonctionnalités globales de ce projet.

Les principaux domaines d’amélioration comprennent :

• Optimisation de l'interface de chat.
• Faciliter l'utilisation sélective du langage par salle (par exemple, autoriser uniquement Python ou NodeJS dans une salle donnée). Actuellement, les salles peuvent utiliser les deux langues de manière interchangeable.
• Ajout de plus d'options de modèle, notamment température, top_p, max_tokens, etc.

Contribuer

Les contributions sont très appréciées. Veuillez créer ce référentiel et soumettre une pull request pour proposer vos modifications.

Licence

Le logiciel de ce référentiel fonctionne sous la licence MIT. Consultez le fichier LICENSE pour plus de détails.

Avertissement : vous devez disposer d'une certaine maîtrise de Docker, NodeJS et React pour interagir efficacement avec ce logiciel. Si vous êtes nouveau, reportez-vous à la documentation et aux guides officiels de Docker, Node.js, npm et React.